S i alguien pregunta por un deporte en el que absolutamente todo puede ser medible, muchos pensarán en fórmula 1, dónde la mayor parte del protagonismo lo acapara el vehículo o quizá en el Fútbol Americano, igualmente sofisticado tecnológicamente. Pero por encima de los anteriores se encuentran los esports, ya que cada décima de actividad resulta cuantificable hasta el extremo.
Al ver partido de eSport no se siguen a jugadores, como en otras disciplinas, sino a un mundo virtual representado por campeones y héroes. A golpe de ratón y teclado, las nuevas estrellas del deporte pugnan por ser los mejores en un ambiente indiscutiblemente competitivo.
Este hecho no deja de acentuar la polémica de si los esports son considerados deporte o no, teniendo en cuenta que no es la actividad física del propio deportista la que genera la acción.Lejos esta vez de entrar en el debate, se puede dar un paso más allá: Lo que realmente se presencia es una lista interminable de algoritmos preestablecidos, en los que entran en la ecuación las características de cada ataque o armadura enfrentados, dando el resultado final que producirá esa acción.
Cálculos rapidísimos en cada click, cada acción, cada ataque. Todas estas acciones están predefinidas, y solo darán resultados diferentes en la medida de que se den situaciones diferentes: ¿Quién golpea primero?, ¿Qué build lleva cada campeón? Es entonces cuando el papel de los analistas cobra un sentido sin precedentes en cualquier disciplina competitiva
Accenture, volcados con el Big Data, el Machine Learning y el DeepLearning acogieron días atrás el denominado afterwork Digital Analitycs and Beers, donde participó David Heras, Data Scientist de Mad Lions para el equipo de League of Legends, el esport más popular en España actualmente.
Heras explicó cómo se analizan patrones de win rate de los equipos, entre otros aspectos, según el lado del mapa en el que les toque empezar a cada equipo… o la cantidad de oro por segundo que es capaz de generar cada escuadra antes de llegar al minuto 15, que resulta decisivo.
Aunque los denominados publisher -creadores de los juegos- son reticentes a permitir que herramientas externas modifiquen o extraigan datos de sus programas, en ocasiones, como Riot con League of Legends, ponen a disposición métricas. Si bien es cierto que estas métricas son insuficientes, y los analistas suelen utilizar diversos programas de medición y adicionales, en ocasiones, programados por ellos mismos.
El perfil de los Data Scientist que se dedican a los esports responde por lo general a programadores informáticos con estudios de Formación Profesional o carrera universitaria, siempre inquietos e innovadores, y suelen apoyarse del desarrollo de sus propias herramientas para facilitar su trabajo. Son pioneros en su actividad y probablemente conforman el rol más valorado dentro de los equipos, traduciendo las partidas que en los esports se resumen más que nunca en datos a los coach -directores técnicos- para que estos puedan dirigir el equipo de forma efectiva.
